Quantum Implicit Neural Representations for 3D Scene Reconstruction and Novel View Synthesis

📄 arXiv: 2512.12683v1 📥 PDF

作者: Yeray Cordero, Paula García-Molina, Fernando Vilariño

分类: quant-ph, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-12-14

💡 一句话要点

提出Q-NeRF，一种混合量子-经典神经辐射场框架，用于三维场景重建和新视角合成。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 量子计算 三维重建 新视角合成 隐式神经表示

📋 核心要点

  1. 传统隐式神经表示网络在捕捉高频细节方面存在频谱偏差的局限性，影响了三维重建的质量。
  2. Q-NeRF利用量子隐式表示网络(QIREN)的傅里叶结构，增强了网络对高频信息的建模能力，从而缓解频谱偏差。
  3. 实验表明，Q-NeRF在有限计算资源下实现了与经典方法相当的重建质量，尤其在视角相关的外观建模方面表现出色。

📝 摘要（中文）

隐式神经表示(INRs)已成为连续信号建模和3D场景重建的强大范例，但经典网络存在频谱偏差，限制了其捕获高频细节的能力。量子隐式表示网络(QIREN)通过使用具有固有傅里叶结构的参数化量子电路来缓解这一限制，从而实现超越经典MLP的紧凑而富有表现力的频率建模。本文提出了量子神经辐射场(Q-NeRF)，这是第一个用于神经辐射场渲染的混合量子-经典框架。Q-NeRF将QIREN模块集成到Nerfacto主干中，保留了其高效的采样、姿势细化和体积渲染策略，同时用量子增强的对应物替换了选定的密度和辐射预测组件。在标准多视角室内数据集上系统地评估了三种混合配置，并使用PSNR、SSIM和LPIPS指标将其与经典基线进行比较。结果表明，混合量子-经典模型在有限的计算资源下实现了具有竞争力的重建质量，量子模块在表示精细的、与视角相关的外观方面特别有效。虽然目前的实现依赖于限制在少量量子比特范围内的量子电路模拟器，但结果突出了量子编码在减轻隐式表示中的频谱偏差方面的潜力。Q-NeRF为可扩展的量子使能3D场景重建提供了一个基础步骤，并为未来的量子神经渲染研究提供了一个基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统神经辐射场（NeRF）在三维场景重建和新视角合成中，由于经典神经网络的频谱偏差而难以捕捉高频细节的问题。现有方法，如MLP，在表示复杂场景时需要大量的参数和计算资源，并且在处理视角相关的光照效果时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将量子计算的优势引入到神经辐射场中，利用量子电路的固有傅里叶结构来增强网络对高频信息的建模能力。通过将经典神经网络与量子隐式表示网络（QIREN）相结合，构建混合量子-经典模型，从而在有限的计算资源下实现高质量的三维场景重建和新视角合成。

技术框架：Q-NeRF框架基于Nerfacto，一个高效的神经辐射场实现。主要包括以下模块：1) 采样模块：沿相机光线采样三维点；2) 姿态优化模块：优化相机姿态；3) 量子增强的密度和辐射预测模块：使用QIREN预测采样点的密度和辐射值；4) 体积渲染模块：将密度和辐射值合成为最终的图像。关键在于用QIREN替换了Nerfacto中部分MLP，以实现量子加速。

关键创新：最关键的创新点在于将量子隐式表示网络（QIREN）引入到神经辐射场中。QIREN利用参数化的量子电路来表示场景的几何和外观信息，从而能够更有效地建模高频细节。与传统的MLP相比，QIREN具有更强的表达能力和更紧凑的表示形式，能够缓解频谱偏差，提高重建质量。

关键设计：Q-NeRF的关键设计包括：1) 使用特定的量子电路结构，例如硬件友好的Ansatz，来构建QIREN；2) 设计混合量子-经典的网络结构，将QIREN与经典神经网络相结合，充分利用两者的优势；3) 使用标准的损失函数，例如MSE或LPIPS，来优化网络参数；4) 采用高效的采样策略和体积渲染技术，以提高渲染速度和质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Q-NeRF在标准多视角室内数据集上取得了与经典方法相当的重建质量，并且在表示精细的、与视角相关的外观方面表现更优。在有限的计算资源下，Q-NeRF能够有效地缓解频谱偏差，提高重建图像的PSNR、SSIM和LPIPS指标。虽然目前的实现依赖于量子电路模拟器，但实验结果验证了量子编码在神经辐射场中的潜力。

🎯 应用场景

Q-NeRF在三维场景重建、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟环境，提高机器人对周围环境的感知能力，以及实现高质量的新视角合成。未来，随着量子计算技术的发展，Q-NeRF有望在计算资源受限的场景中发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Implicit neural representations (INRs) have become a powerful paradigm for continuous signal modeling and 3D scene reconstruction, yet classical networks suffer from a well-known spectral bias that limits their ability to capture high-frequency details. Quantum Implicit Representation Networks (QIREN) mitigate this limitation by employing parameterized quantum circuits with inherent Fourier structures, enabling compact and expressive frequency modeling beyond classical MLPs. In this paper, we present Quantum Neural Radiance Fields (Q-NeRF), the first hybrid quantum-classical framework for neural radiance field rendering. Q-NeRF integrates QIREN modules into the Nerfacto backbone, preserving its efficient sampling, pose refinement, and volumetric rendering strategies while replacing selected density and radiance prediction components with quantum-enhanced counterparts. We systematically evaluate three hybrid configurations on standard multi-view indoor datasets, comparing them to classical baselines using PSNR, SSIM, and LPIPS metrics. Results show that hybrid quantum-classical models achieve competitive reconstruction quality under limited computational resources, with quantum modules particularly effective in representing fine-scale, view-dependent appearance. Although current implementations rely on quantum circuit simulators constrained to few-qubit regimes, the results highlight the potential of quantum encodings to alleviate spectral bias in implicit representations. Q-NeRF provides a foundational step toward scalable quantum-enabled 3D scene reconstruction and a baseline for future quantum neural rendering research.